Ứng dụng mô hình hồi quy logistic dự báo ống bể trên hệ trên hệ thống phân phối nước

 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTIC DỰ BÁO ỐNG BỂ 
 TR Ê N HỆ THỐNG PHÂN PHỐI NƯỚC 
 Phạm Thị Minh Lành 
 ĐH Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh 
 Phạm Hà Hải 
 ĐH Kiến Trúc Tp. Hồ Chí Minh 
 Vũ Thị Vân Anh 
 ĐH Tài nguyên và Môi trường TPHCM 
 Trương Thị Thu Hằng 
 ĐH Thủy Lợi, số 2 Trường Sa 
 Nguyễn Quang Trưởng và Lê Đình Hồng 
 ĐH Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh 
Tóm tắt: Hiện tượng bể ống cấp nước thường xuyên xảy ra trên các hệ thống phân phối không 
những gây nên những tổn thất về mặt kinh tế cho các công ty cấp nước mà còn là nguy cơ để các 
chất ô nhiễm xâm nhập vào đường ống cấp nước. Một số mô hình đã được phát triển để xác định 
khả năng xảy ra ống hỏng từ số liệu thống kê hoặc thực nghiệm, tuy nhiên đa số các mô hình đều 
giới hạn cho vật liệu ống kim loại, trong khi số lượng ống nhựa như uPVC, HDPE được sử dụng 
rất nhiều trên mạng lưới lại bị bỏ qua. Trong bài báo này sẽ đề xuất mô hình hồi quy logistics để 
xác định mối liên quan giữa hiện tượng ống bể và các đặc điểm của đường ống trên mạng lưới 
phân phối, từ đó đưa ra dự báo về xác suất bể ống cho tất cả các loại vật liệu ống dẫn trên mạng 
lưới cấp nước. Kết quả của mô hình được kiểm chứng cho mạng lưới phân phối nước quận Hải 
Châu thành phố Đà Nẵng. 
Từ khóa: ống cấp nước; mô hình hồi quy logistic; hệ thống phân phối nước; phần mềm R. 
Abstract: Pipe failure phenomenon often have on water distribution systems, it is not only 
causes economic losses to water supply companies, but also the risk of pathogen contaminant 
intrusion into the pipe. Some models were applied to define probability of pipe failure by statistic 
data or experimental data, but most models are limited to metal materials, however the number 
of plastic as UPVC, HDPE is used popular on the network again ignored. In this paper, we 
propose a logistic regression model to determine the relationship between the likelihood of pipe 
failure and pipe characteristics on the water distribution systems for all pipe materials. Results 
of model will be apply for water distribution system in Hai Chau district, Da Nang city. 
Keywords: water supply pipe; Logistic Regression Model; water distribution systems; R software. 
1. GIỚI THIỆU * cạnh đó hoạt động sửa chữa cũng làm ảnh 
Mỗi ngày, các công ty cấp nước đều ghi nhận hưởng đáng kể đến chất lượng phục vụ của hệ 
các sự cố bể vỡ trên tuyến ống đặc biệt là các thống, chưa kể đến khả năng làm gián đoạn 
tuyến ống dịch vụ và vẫn tốn thêm chi phí để giao thông của khu vực đặt ống. Để giảm thiểu 
tìm rò bể trên các tuyến ống cấp I, II [1]. Đôi chi phí quản lí đồng thời ngăn chặn nguy cơ 
khi chi phí để sửa chữa đoạn ống nhiều lần sẽ lan truyền bệnh qua hệ thống phân phối nước, 
cao hơn so với việc lắp đặt ống mới [2]. Bên cần phải có một kế hoạch bảo dưỡng hợp lí và 
 thay thế kịp thời các đường ống có nguy cơ 
 gi ảm hiệu suất làm việc hay không còn khả 
Ngày nhận bài: 27/6/2017 
 năng phục vụ. Một trong những cơ sở quan 
Ngày thông qua phản biện: 22/7/2017 
Ngày duyệt đăng: 28/7/2017 trọng để xây dựng quy trình này là dự báo khả 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 1
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
năng ống bể trên hệ thống phân phối nước. ANN để tăng hiệu suất mô hình [6], kết quả 
Vậy nên, nghiên cứu được thực hiện với các cho thấy tuổi ống ảnh hưởng đến điều kiện 
mục tiêu sau: đánh giá là 20,95%, vật liệu là 17,49 % và tỉ lệ 
- Đánh giá các yếu tố liên quan tới khả năng bể ống 13,13%, mục đích cung cấp nước của 
hỏng của ống dẫn nước cấp. từng đoạn ống cũng được cho là ảnh hưởng tới 
 khả năng bể ống là 2,85%. Một trong những 
- Đề xu ất mô hình dự báo ống bể trên hệ thống nhược điểm của mô hình ANN là thời gian 
phân phối. chạy mô hình lớn và chi phí cho khảo sát số 
Nghiên cứu được giới hạn trong các nội dung liệu đầu vào khá cao, vậy nên mô hình mới chỉ 
sau: đáp ứng cho nghiên cứu học thuật. 
- Bỏ qua đặc điểm hình học của điểm bể (bể Các mô hình hồi quy tuyến tính được áp dụng 
do vết nứt dọc, vết nứt vòng hay vết nứt phổ biến cho dự báo khả năng làm việc của 
ngang). ống do nội dung phương pháp đơn giản và 
- Ống dẫn làm việc trong điều kiện bình được Andreou,1987 đánh giá đạt kết quả chính 
thường, không xét tới sự cố bất thường gây xá c đến 70% [7], đồng thời tác giả cũng nhận 
nên bể ống và các trường hợp bể tại phụ tùng định ống hỏng phụ thuộc vào đường kính, vị 
đấu nối. trí đặt ống, nguyên nhân gây bể và không phụ 
 thuộc vào độ tuổi. Những kết luận đánh giá về 
- Khu vực áp dụng là dự báo khả năng ống tỉ lệ bể bị ảnh hưởng bởi lần vỡ thứ hai cũng 
hỏng trên mạng lưới cấp nước quận Hải Châu, được đưa ra từ mô hình tuyến tinh, những ống 
thành phố Đà Nẵng. bể sớm sau giai đoạn cài đặt sẽ có tỉ lệ nguy cơ 
2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU cao hơn những ổng bể ở giai đoạn sau này [8]. 
Ống cấp nước bị bể là tập hợp của các yếu tố So sánh hiệu quả các mô hình hồi quy tuyến 
đã phân tích ở trên, để đánh giá mức độ ảnh tính, Poisson, số mũ tác giả [9] đề xu ất mô 
hưởng của các yếu tố này bằng phương pháp hình số mũ thời gian và Poisson là mô hình dự 
thống kê tác giả thường sử dụng các mô hình báo chính xác nguy cơ bể, đặc biệt là đếm 
số mũ, hồi quy tuyến tính, mô hình Bayesian, được số lần không bể. Đường kính ống , vật 
Poisson. Mỗi mô hình có một ưu điểm riêng và liệu, khu vực bao phủ là rừng, đất nông 
phù hợp với số liệu khảo sát. nghiêp, giao thông, và biến đo đếm được như 
Nhận định ban đầu cho rằng khả năng ống nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm của đất là một 
hỏng phụ thuộc vào thời gian làm việc, tác giả trong nhưng nguyên nhân gây nên bể vỡ trong 
[3] đã đưa ra mô hình số mũ để mô tả hiện hệ thống. Nghiên cứu này lại đưa ra kết luận 
tượng này và mô hình này tiếp tục được phát khác với tác giả [8]: tỉ lệ bể vỡ tăng theo thời 
triển bởi Ossman năm 2011 [4], từ lịch sử bể gian tính từ lần bể cuối cùng. 
ống để dự báo xác suất hỏng trong tương lai Hồi quy Bayesian là mô hình mới được áp 
tuy nhiên dữ liệu khảo sát chưa đề cấp tới các dùng trong các nghiên cứu gần đây, với những 
yếu tố liên quan tới môi trường làm việc của ưu điểm của mô hình đã giúp bài toán có kết 
ống như điều kiện áp suất, môi trường trong và quả chính xác hơn các phương pháp trước. 
ngoài ống. Một số nghiên cứu tiếp cận theo Đánh giá các yếu ảnh hưởng là các biến không 
phương pháp mạng ANN để xác định hiệu suất chắc chắn [10] chạy mô hình tính được hệ số 
làm việc của hệ thống cũng như tỉ lệ hỏng ống ảnh hưởng của điều kiện ống và môi trường 
trong thời gian làm việc [5], ngoài ra còn đề xung quanh cho từng loại vật liệu. Kết quả cho 
xuất đưa phân tích phân tầng vào mô hình thấy ảnh hưởng của các tính chất vật lí ống 
2 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
dẫn quan trọng hơn tác động của môi trường Nội dung 2: Dự báo xác suất hỏng của ống (P) 
đặt ống, đặc biệt các vật liệu CI và DI có khả làm việc trong môi trường thực tế. 
năng bể cao hơn do tác động của nhiệt độ và Nghiên cứu được thực hiện qua các bước như 
lượng mưa. hình 1. Nội dung nghiên cứu sẽ tập trung nhiều 
Phân tích các nghiên cứu trước đây, đề tài đưa hơn tới đặc điểm hình học của mạng lưới ống 
ra một số kết luận sau: dẫn cũng như vị trí tuyến đường đặt ống, tổng 
- Để xác định được tỉ lệ ăn mòn trên các ống chiều dài trong một DMA của mạng. 
thực tế rất khó thực hiện nên các nghiên cứu 
hiện nay mới dừng ở hai vật liệu là ống gang Phân tích điều kiện Các yếu tố liên quan tới 
và ống thép. Bên cạnh đó, đa số các đường ống cấp nước xác suất bể ống cấp 
 nước
ống cấp nước được chôn dưới mặt đất nên chi 
phí lấy mẫu sẽ rất tốn kém, các mẫu ống 
thường chỉ khảo sát trên một tuyến đường như Mô hình dự báo Mô hình hồi quy 
vậy tính chất đại diện của mẫu nghiên cứu ống bể logistic 
chưa cao. Vậy nên các kết luận về bể vỡ ống 
do ăn mòn hay không phải do ăn mòn cần phải 
 Mô tả số liệu 
được nghiên cứu nhiều hơn trong tương lai. Kiểm chứng mô 
- Thông số đại diện cho ăn mòn là độ tuổi ống hình 
 Áp dụng mô hình 
dẫn và đã được chứng minh là có mối tương 
quan giữa tuổi bể vỡ và khả năng xuất hiện bể 
ống, không những thế những ống bể sớm thì Kết luận Kiểm định mô hình 
tuổi thọ ống dẫn sẽ ngắn hơn những ống bể 
muộn hơn. Yếu tố vật liệu ống, môi trường Hình 1. Nội dung nghiên cứu dự báo ống hỏng 
làm việc và vị trí đặt quan trọng hơn là độ tuổi trên HTPPN 
khi xem xét khả năng bể vỡ. 
 Hệ thống cấp nước của Việt Nam bắt đầu số 
- Đường kính ống dẫn là một trong những 
 hóa khoảng từ năm 2013 và vẫn đang trong 
thông tin đáng tin cậy để dự báo khả năng bể 
 gi ai đoạn hoàn chỉnh, đồng bộ hóa thông tin, 
vỡ, các tác giả cho thấy tỉ lệ ống hỏng tăng 
 vậy nên trong quá trình thu thập dữ liệu có 
theo đường kính với những ống có đường kính 
 những số liệu không có khả năng thu thập 
nhỏ 300mm, tuy nhiên kết quả này được lưu ý 
 cũng như thời gian thực hiện không cho phép 
là còn phụ thuộc vào diện tích thành phố khảo 
 nên giới hạn đề tài đặt ra là phân tích trên 
sát. Áp suất làm việc trong ống cũng cần xem 
 những số liệu thu thập được từ hệ thống thông 
xét cụ thể hơn về mức độ ảnh hưởng tới khả 
 tin GIS của hệ thống cấp nước. Vì vậy kết quả 
năng ống bể. 
 của đề tài có thể không đánh giá chi tiết được 
Cải thiện kết quả của các nghiên cứu trước đây các điều kiện liên quan như chỉ số dẫn điện, độ 
và phát triển mô hình dự báo ống bể trong điều ẩm của môi trường đất bên ngoài hay chỉ số 
kiện Việt Nam, tác giả đặt ra nội dung chính oxy hóa tan của nước trong đường ống, giá trị 
cần nghiên cứu như sau: lực tác dụng từ nền đường cho từng đoạn ống. 
Nội dung 1: mức độ ảnh hưởng của các yếu tố Tuy nhiên mô hình đề xuất trong nghiên cứu 
tới sự kiện ống hỏng trên hệ thống cấp nước và lại có tính áp dụng thực tế tốt hơn, từ những 
trong các yếu tố đó thì yếu tố nào ảnh hưởng dữ liệu GIS của công ty cấp nước hoàn toàn có 
nhiều nhất tới sự kiện ống hỏng. thể ước lượng khả năng ống bể mà không phải 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 3
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
thu thập hay khảo sát cụ thể từng vị trí đặt ống sự kiện ống hỏng. 
trên mạng lưới. Vật liệu ống dẫn (Mat) 
Các yếu tố ảnh hưởng tới ống hỏng được xem Tính chất cơ học của vật liệu là khác nhau, vật 
xét trong đề tài bao gồm các đặc trưng vật lí liệu kim loại được cho là dễ ăn mòn hơn trong 
của hệ thống (D, L, Mat), chỉ số độ tuổi (A) môi trường ẩm ướt trong khi vật liệu nhựa lại 
đại diện cho tỉ lệ ăn mòn và giá trị áp suất dễ bị lão hóa và khả năng chịu tải được cho là 
trung bình làm việc của ống (P). Ngoài ra các kém hơn [20]. Trong mạng lưới phân phối 
đại lượng đặc trưng cho đặc điểm hình học của 
 nước đô thị, những ống truyền tải thường sử 
mạng lưới bao gồm vị trí tuyến đường đặt ống 
 dụng vật liệu kim loại như SS, ST đặc biệt là 
(R), số đoạn ống kết nối trên một tuyến ống 
 vật liệu gan g xám (CI) t ron g t hời gian trước 
(N0), tổng chiều dài ống trong một DMA và số 
 đây được sử dụng phổ biến, nên đa số các 
lần bể vỡ trước đây (Prior) cũng được khảo sát 
 nghiên cứu bể ống hiện nay cũng tập trung 
để đưa vào mô hình thống kê. 
 xe m xét vật liệu này. Tuy nhiên, nghiên cứu 
Độ tuổi ống dẫn (A) ống hỏng cần có dự báo rộng hơn trong tương 
Tuổi ống không phải là yếu tố ảnh hưởng trực lai nên hướng tiếp cận cần đa dạng hơn cho tất 
tiếp tới nguy cơ ống bể nhưng là giá trị hiển cả các loại vật liệu. Trong nghiên cứu này, các 
thị dễ nhất để nhận biết khả năng làm việc của vật liệu trong số liệu thống kê đều được xem 
ống. Với cùng một độ tuổi nhưng điều kiện vật xét, bao gồm SS, ST, DI, CI, uPVC, HDPE và 
lí khác nhau và môi trường làm việc khác nhau cả những ống AC (xi măng amiăng). 
thì xác suất xẩy ra ống hỏng cũng không giống Đường kính ống dẫn D(mm) 
nhau. Nhưng nếu dùng độ tuổi để xem xét thời 
điểm xảy ra bể vỡ nhiều đột ngột trong một Là đại lượng đặc trưng cho cho khả năng vận 
gi ai đoạn nhất định thì cũng có thể phát hiện ra chuyển nước của đường ống, với nhận định 
những yếu tố ảnh hưởng đặc biệt hoặc dự báo ban đầu cho thấy xác suất ống hỏng sẽ giảm 
một sự kiện bất thường trong tương lai. Vậy khi đường kính ống tăng. Theo yêu cầu sản 
nên cần thiết phải đưa biến độ tuổi vào trong xuất, chiều dày thành ống cũng tăng theo độ 
dữ liệu khảo sát. lớn của đường kính. 
Số lượng nút đấu nối t rên một tuyến ống Áp lực làm việc trung bình trong DMA (m) 
dẫn (N0) Áp lực làm việc thay đổi theo cấp ống phân 
Tổn thất cục bộ xuất hiện tại các vị trí chuyển phối và thời gian làm việc, không những thế 
hướng nước chảy và tổn t hất này thường được áp lực ống dẫn cũng có thể thay đổi khi xảy ra 
bỏ qua trên mạng lưới đường ống dẫn nước và áp va hoặc khu vực lắp đặt sửa chữa ống 
trong tính toán cũng cho thấy giá trị này không thường xuyên. Ngoài lực tác động lên thành 
làm ảnh hưởng nhiều tới áp lực làm việc trên ống, giá trị áp lực nước trong ống dẫn còn làm 
đường ống. Tuy nhiên nếu xét về mặt xáo trộn ảnh hưởng tới mức độ xáo trộn hóa chất và 
dòng chảy trong ống thì qua mỗi nút dòng lắng cặn. Áp lực yếu hoặc bằng 0 sẽ tạo điều 
chảy có sự xáo t rộn nhất định. Nếu đánh giá tỉ kiện cho cặn bám dính vào thành ống làm 
lệ ăn mòn bề mặt trong của ống dẫn ngoài tác gi ảm khả năng làm việc, khi áp lực dao động 
động của nồng độ hóa học và tính chất vật lý lại gây nên hiện tượng bào mòn vật liệu ống 
của nước thì xáo trộn dòng chảy giúp hóa chất [17]. Quá trình lặp lại nhiều lần theo thời gian 
được trộn đều hơn trên đường ống và giảm làm bề mặt ống dẫn không còn trơn nhẵn như 
hiện tượng lắng cặn. Vậy nên số lượng điểm lúc mới lắp đặt, một số vị trí bị lồi do lắng cặn, 
đấu nối trên một tuyến ống cũng ảnh hưởng tới một số vị trị khác lại bị bào mòn. Bề mặt vật liệu 
4 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
ngày càng khả năng chịu tải khả năng bể ống mỗi đoạn ống khảo sát. 
Chiều dài ống dẫn L(km) 3. ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH DỰ BÁO ỐNG HỎNG 
Có nhiều quan điểm khác nhau khi dự báo xác Giới thiệu phần mềm R 
suất hỏng theo chiều dài ống, nghiên cứu gần Được phát triển từ năm 1996 bởi Ross Ihaka 
đây nhất cho rằng ống hỏng tăng khi chiều dài và Robert Gentleman [11] phần mềm R là một 
giảm nhưng có nghiên cứu lại cho rằng ống ngôn ngữ phân tích thống kê mới thay thế cho 
hỏng không tăng theo chiều dài mà tăng theo các phần mềm thống kê thương mại như SPSS, 
chiều dài bình phương. Trên phương diện thủy SAS, Stata, Stastistica. Ngôn ngữ R nhanh 
lực cho thấy, dọc theo chiều dài đường ống áp chóng được các nhà thống kê học hưởng ứng 
lực dòng chảy t rong ống giảm dần như vậy nguy và tham gia xây dựng các công cụ hỗ trợ cho 
cơ hỏng ống do tải trọng nước bên trong ống phần mềm, sau hơn 10 năm R đã trở thành 
cũng giảm. Tuy nhiên nếu xét tới các tác động từ ngôn ngữ thống kê phổ biến cho các nhà 
bên ngoài thì đoạn ống càng ngắn, ngoại lực tác nghiên cứu. 
dụng lên thành ống càng nhỏ khi đó nguy cơ ống 
hỏng lại tỉ lệ thuận với chiều dài. R là phần mềm có mã nguồn mở sử dụng cho 
 thống kê và biểu diễn biểu đồ, có thể chạy trên 
Tuyến đường đặt ống R mô ... ty. năm 2016 cho thấy tỉ lệ ống bể trung bình 
- Mat là vật liệu ống dẫn, bao gồm AC, CI, DI, của các loại vật liệu có sự khác nhau như 
HDPE, SS, ST và uPVC Hình 3. Qua biểu đồ thống kê tỉ lệ bể vỡ qua 
 các năm cho thấy giá trị này có xu thế giảm 
- D là đường kính ống dẫn. Đề tài tập trung theo từng loại vật liệu ống, trong đó ống AC 
nghiên cứu các đường ống có đường kính có tỉ lệ bể vỡ lớn nhất còn ống CI lại có số 
D≥100mm vì số liệu bể vỡ gh i nhận trên các lượng bể vỡ trên mạng lưới nhỏ nhất. Số lần 
ống có đường kính nhỏ hơn đa số là do hỏng ống ghi nhận được trên mạng lưới lớn 
khách hàng hoặc các công trình thi công gần nhất là ống uPVC (79 lần bể trong 6 năm) 
tuyến ống. tuy nhiên do tổng chiều dài vật liệu uPVC là 
- P là giá trị áp lực trung bình làm việc của lớn nhất trên mạng lưới nên tỉ lệ bể đối với 
đoạn ống được nội suy từ dữ liệu cảm biến áp vật liệu này chỉ đứng thứ 3, số liệu bể không 
lực trên mạng lưới. được ghi nhận trên ống sắt SS. Các nghiên 
- Cột Prior ghi nhận nếu ống hỏng lần thứ nhất cứu trước đây cho thấy ống có vật liệu DI có 
là No, nếu ống hỏng lần thứ 2 thì lịch sử bể vỡ khả năng bể cao hơn các vật liệu khác và kết 
Prior=1st tương tự cho ống hỏng lần thứ 3 thì luận này cũng đúng cho dữ liệu quận Hải 
Prior=2nd. Châu, Đà N ẵng. 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 7
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 Hình 3.Thống kê số lần bể vỡ theo chiều dài 
 ống trên mạng lưới 
Từ số liệu thống kê, so sánh độ tuổi ống dẫn Hình 5. Biểu đồ quan hệ giữa A~Mat 
trong nhóm hỏng và không hỏng Hình 4 cho quận HC 
thấy tuổi ống trong nhóm hỏng (F=1) nhỏ hơn 
nhóm không hỏng (F=0), số liệu F=1 có phần Những ống có thời gian làm việc lâu nhất so 
diện tích 25% phía dưới trung vị lớn hơn, điều với các ống khác trên mạng lưới là vật liệu 
này chứng tỏ xu hướng ống hỏng ở độ tuổi trẻ uPVC (HC:17,42. Được cho là vật liệu có độ 
nhiều hơn độ tuổi già, còn trong tập F=0 thì bền cao và linh hoạt trong quá trình thi công 
trung vị chia hai phần tương đối đồng đều. Số lắp đặt, HDPE mới được đưa vào sử dụng phổ 
liệu ống không hỏng của quận HC xuất hiện biến trong những năm gần đây, nhưng số liệu 
hai gi á gi ới hạn hộp không nằm t ron g gi ới hạn khảo sát lại cho thấy tuổi ống nhỏ nhất (0,36 
hộp, để xem xét hai giá t rị này có phải giá trị tuổi) lại xuất hiện trên vật liệu này, bên cạnh 
ngoại vi (Outlier) hay không cần kiểm định số đó xét tổng quát thì thời gian làm việc thực tế 
liệu để biết rõ hơn. của ống cũng nhỏ hơn các vật liệu khác. Một 
 phần nguyên nhân là do kĩ thuật thi công mối 
 hàn không đúng kết hợp với tải trọng khu vực 
 đặt ống và môi trường đất gây nên bể ống. 
 Số liệu bể cũng không tuyến tính với chiều dài 
 mạng lưới, năm 2012 tỉ lệ bể vỡ ống tăng đột 
 biến, nhưng đến năm 2015 lại giảm xuống 
 mức thấp nhất trong các năm. Lượng ống bể 
 gi ảm do mạng lưới được cải thiện về công 
 nghệ cũng như phương pháp quản lí. Tuổi ống 
 khảo sát lớn nhất tại quận HC là 36,5 tuổi và 
 nhỏ nhất là 0,36 tuổi trong đó tuổi hỏng ống 
 trung bình khoảng 10 tuổi. 
 Biểu đồ phân bố mật độ dùng để đo tần số xuất 
 hiện của một biến số từ đó t hấy rõ sự thay đổi 
 hay biến động của dữ liệu, qua đó có thể phát 
 Hình 4. Biểu đồ so sánh độ tuổi (A) hiện sai sót trong số liệu đầu vào. Hình 6 cho 
 ống hỏng và không hỏng thấy số lượng ống bể giảm từ đường kính 100-
8 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
200 mm nhưng lại tăng ở D300mm. biến liên tục là độ tuổi (A) của ống dẫn và biến 
Kiểm chứng mô hình hồi quy logistic chữ (Mat) là vật liệu ống để phân tích ý nghĩa 
 kết quả của mô hình đề xuất, sau đó ứng dụng 
Sử dụng hàm glm trong phần mềm R để phân mô hình hồi quy logistic cho tổ hợp các yếu tố 
tích số liệu ống hỏng và không hỏng. Nghiên ảnh hưởng và dự báo xác suất hỏng cho từng 
cứu tiến hành phân tích hai biến đại diện cho ống trong tập số liệu. 
 Hình 6. Biểu đồ phân bố các yếu tố của hệ thống cấp nước Hải Châu 
Phân tích mức độ ảnh hưởng của biến tuổi thọ e-1,47-0,16(A )
 p 
 Logit(p) =-1,47 - 0,16.(A) Vậy 1, 47-0,16(A ) 
đến nguy cơ hỏng ống 1 e
Với F=0 thì độ tuổi ống dẫn được tính đến Theo đó, khi A=5 thì p=0,094 và A= 5 - 
thời điểm khảo sát, số liệu ống hỏng F=1 thì sd(A)= 0,48 (giảm 1 độ lệch chuẩn) thì p=0,18 
độ tuổi A được ghi nhận tại thời điểm ống vậy xác suất hỏng ống tăng 0,48/0,094 = 
 5,13%. 
hỏng. Xem xét tương quan giữa biến F và A 
trong mô hình hồi quy logistic có kết quả như Bảng 2. Kết quả mô hình logistic F~A 
Bảng 2. Như vậy, khi độ tuổi tăng một độ Deviance Residuals: 
lệch chuẩn thì khả năng ống bể ống giảm Min 1Q Median 3Q Max 
37%. Qua mô hình có thể biểu diễn mối -0.6242 -0.3768 -0.2872 -0.2271 2.9428 
tương quan giữa tuổi ống và nguy cơ ống Coefficients: 
hỏng theo phương trình sau: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) 
 (Intercept) -1.47323 0.21103 -6.981 2.93e-12 *** 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 9
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
A -0.16324 0.02471 -6.605 3.97e-11 *** nhiêu phần trăm, có thể tóm tắt kết quả trong 
--- bảng 4. 
S ignif. codes: 0 ‘ ***’ 0. 001 ‘ **’ 0. 01 ‘ *’ 0. 05 ‘ .’ 0. 1 ‘ ’ 1 Bảng 4. Mô hình hồi quy logistic quận Hải Châu 
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) 
 Ước lượng hồi 
 Null deviance: 809.40 on 1978 degrees of freedom µ
 Mat $ P 1-e
Residual deviance: 762.47 on 1977 degrees of freedom quy (β ) 
AIC: 766.47 CI -0.6371 47.12% 
Number of Fisher Scoring iterations: 6 DI -2.1691 88.57% 
Phân tích mức độ ảnh hưởng của biến vật liệu HDPE -1.3381 73.77% 
đến nguy cơ hỏng ống SS -12.9566 100% 
Xem xét ảnh hưởng của vật liệu tới khả năng ST -2.9444 94.74% 
bể ống cấp nước được thực hiện và cho kết uPVC -1.0454 64.84% 
quả như Bảng 3. 
 Phân tích tổng hợp ảnh hưởng của các biến 
 Bảng 3. Kết quả mô hình logistic F~Mat đến nguy cơ hỏng ống 
Deviance Residuals: Ống hỏng là tổng hợp của nhiều yếu tố tác 
 Min 1Q Median 3Q Max động nên không chỉ đánh giá tác động riêng lẻ 
-0.6039 -0.3686 -0.3686 -0.2126 3.0214 của từng yếu tố mà cần một đánh giá tổng hợp 
Coefficients: để xem xét vấn đề toàn diện hơn. Kết quả 
 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) chạy mô hình hồi quy logistic cho biến phụ 
 thuộc F và các biến độc lập được thể hiện 
(Intercept) -1.6094 0.7746 -2.078 0.0377 
 trong Hình 7. 
MatCI -0.6371 0.8370 -0.761 0.4466 
MatDI -2.1691 0.8531 -2.542 0.0110 Kết quả cho thấy độ lệch ước số hồi quy của 
 biến Prior và N0 nhiều nhất và chỉ số ống hỏng 
MatHDPE -1.3381 0.8136 -1.645 0.1000 
 tuyến tính với P, La là khác nhau. Tuy nhiên 
MatSS -12.9566 624.1943 -0.021 0.9834 để đưa ra mức độ ảnh hưởng cụ thể của các 
MatST -2.9444 1.0513 -2.801 0.0051 biến số này tương đối phức tạp, cần có một 
MatuPVC -1.0454 0.7855 -1.331 0.1832 phương pháp tốt hơn để đánh giá khả năng ống 
--- hỏng do yếu tố nào là chính, yếu tố nào là phụ. 
S ignif. codes: 0 ‘ ***’ 0. 001 ‘ **’ 0. 01 ‘ *’ 0. 05 ‘ .’ 0. 1 ‘ ’ 1 Phương trình hồi quy cho quận Hải Châu được 
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) viết như sau: 
Null deviance: 809.40 on 1978 degrees of freedom F=18,13 + 0,0002.R + 0,002.D + 0,018.N0 + 
Residual deviance: 782.16 on 1972 degrees of freedom 0,34P + 1,37L - 0,22A - 0,08.La -
AIC: 796.16 20,55.Prior(No/1st) - 1,28.Prior(2nd/1st) - 
Number of Fisher Scoring iterations: 13 0,95.Prior(3rd/1st) - 0,76.Prior(4th/1st) -
 0,72.Prior(5th/1st) - 0,39.Prior(6th/1st) - 
Chỉ số Pr >0.05 chỉ ra rằng sự khác biệt về 16,30.Mat(SS/AC)- 2,15.Mat(ST/AC) - 
nguy cơ bể vỡ ống của vật liệu CI, HDPE, 2,072,15.Mat(DI/AC) - 2,15.Mat(HDPE/AC) - 
SS và uPVC so với vật liệu AC. Tương tự 0,712,15.Mat(uPVC/AC) -
như biến độ tuổi thì biến vật liệu cũng có 0,522,15.Mat(CI/AC) 
quan hệ nghịch biến với khả năng bể vỡ ống. Áp dụng phương trình hồi quy cho các số liệu 
Mô hình so sánh khả năng hỏng của các loại khảo sát để dự báo khả năng xảy ra ống hỏng 
vật liệu thấp hơn (∆P) so với vật liệu AC bao 
10 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
trên mạng lưới cấp nước, từ đó so sánh với số khả năng ống hỏng sẽ giảm trên các tuyến dài 
liệu hỏng thực tế để kiểm chứng hiệu quả của có số lượng điểm đấu nối ít. Xác suất xuất hiện 
mô hình đề xu ất. Dùng lệnh predict trong R hỏng ống tập trung tại các ống có đường kính 
cho mô hình hồi quy, kết quả dự báo hỏng cho nhỏ hơn hoặc bằng 400mm, cũng có một vài 
từng đoạn ống như Hình 8. gi á t rị xuất hiện ở cỡ đường kính lớn nhưng đa 
Xác suất dự báo ống hỏng được tính cho từng số nguy cơ ống hỏng <50% (tính đến thời 
số liệu trong dữ liệu khảo sát và dao động từ điểm khảo sát). 
0%-100%, kết quả được thể hiện trong Hình 8, 
 Ước số hồi quy µ 0 Ước số hồi quy µ 0 
 Hình 7. Biểu đồ so sánh ước số hồi quy của các yếu tố 
 Hình 8. Xác suất dự báo ống hỏng theo NO và D 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 11 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
Kiểm tra sự phù hợp giữa kết quả mô hình và số liệu thực tế 
 Bảng 5. Kết quả kiểm tra hỗn hợp xác suất ống hỏng dự báo và thực tế 
 Dữ liệu thực tế 
 Quận Hải Châu 
 Ống không hỏng (0) Ống hỏng(1) 
 Ống không hỏng (0) 1871 73 
 Mô hình dự báo 
 Ống hỏng (1) 5 30 
Trong số ống hỏng dự báo bằng mô hình hồi để đánh giá phân định giữa giá trị ống hỏng và 
quy logistic thì bao nhiêu ống hỏng thật ở không hỏng. Giá trị này được đánh giá theo 
ngoài thực tế và bao nhiêu ống không hỏng lại gi ới hạn từ 0,5-1 như Bảng 6. AUC được tính 
được mô hình dự báo là hỏng, vấn đề này cần toán bằng hàm auc trong phần mềm R cho 
phải được kiểm tra để đánh giá hiệu suất của thấy kết quả dự báo ống hỏng cho quận Hải 
mô hình dự báo. Giới hạn được cho là mô hình Châu được chấp nhận ở mức độ tốt. Qua đó 
dự báo chính xác là Pf = 50%, kết quả được thể cho thấy mô hình hồi quy logistics áp dụng 
hình trong Bảng 5. cho dự báo ống hỏng trên hệ thống phân phối 
Mô hình dựa báo cho quận Hải Châu có 1871 là phù hợp. 
ống không hỏng và dữ liệu thực tế cũng cho 
thấy các ống này không hỏng, có 5 ống không 
hỏng nhưng mô hình lại dự báo ống hỏng, dự 
báo sai 0,27%. 
Các số liệu dự báo sai này của mô hình có được 
chấp nhận hay không sẽ được xác định theo hai 
tiêu chí là đường cong ROC (Receiver Operating 
Characteristic Curve) và chỉ số AUC. 
Đường cong ROC là đường cong thể hiện độ 
nhạy (sensitivity) và độ đặc hiệu (specificity) 
của kết quả dự báo, một dự báo tốt khi diện 
tích dưới đường cong là lớn nhất. Chỉ số AUC 
(Area Under the Curve) là một giá trị biểu diễn Hình 8. Đường cong ROC cho HTTPN 
diện tích dưới đường cong ROC được sử dụng Hải Châu 
 Bảng 6. Diện tích dưới đường cong(AUC) để đánh giá hiệu suất của mô hình 
 AUC Ý nghĩa diễn giải AUC. HC 
 >0,9 Rất tốt 
 0,8-0,9 Tốt 0.8843 
 0,7-0,8 Trung bình 
 0,6-0,7 Không tốt 
 0,5-0,6 Kết quả không sử dụng được 
12 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
KẾT LUẬN Để giảm khả năng ống bể cần tác động tới yếu 
Mô hình dự báo sử dụng cho tập số liệu quận tố độ tuổi, chiều dài ống, tổng chiều dài trong 
Hải Châu cho thấy các biến liên quan tới bể ống mộ DMA và áp lực làm việc. Với những ống 
bao gồm độ tuổi (A), vật liệu (Mat), đường kính đã bể vỡ trong lịch sử thì cần thiết phải xem 
(D), chiều dài ống trong một DMA (La), lịch sử xét p hương án thay thế mới trong các lần hỏng 
bể vỡ (Prior), chiều dài ống dẫn (L), áp lực làm sau vì giá trị này có ảnh hưởng lớn nhất đến 
việc trung bình của từng đoạn ống (P) và số khả năng xảy ra bể ống. 
điểm đấu nối trên một tuyến (N0). Sử dụng số liệu thống kê thu thập được từ 
Mô hình hồi quy logistic áp dụng cho biến F với GIS của mạng lưới cấp nước quận Hải Châu, 
hai giá trị 1(hỏng) và 0(không hỏng) đã đưa ra áp dụng mô hình dự báo nghiên cứu đã đề 
mối quan hệ tuyến tính của biến này với các biến xu ất được mối quan hệ giữa các thông số 
còn lại. Quan hệ này đồng biến với thông số chiều trong điều kiện làm việc của ống và sự cố 
dài, áp lực làm việc, đường kính, vị trí đặt ống, số ống hỏng. Tuy nhiên, do hạn chế trong quá 
điểm đấu nối trên tuyến ống, tổng chiều dài ống trình thu thập thông tin nên các biến độc lập 
trong một DMA và nghịch biến với các giá trị còn chưa mô tả hết được các yếu tố liên quan đến 
lại. Từ đó xác định xác suất xảy ra hỏng ống trên biến phụ thuộc như các tải trọng xe chạy trên 
mô hình, các giá trị dự báo được so sánh với số đường là bao nhiêu thì ảnh hưởng tới xác 
liệu thực tế cho thấy dự báo đúng 70%-84%. suất ống hỏng hay chỉ số về điều kiện địa 
 chất thủy văn tại từng vị trí đặt ống. Bên 
Đề tài đã đưa ra kết quả dự báo ống hỏng theo cạnh đó mô hình cũng không đánh giá cụ thể 
dữ liệu khảo sát thực và kiểm chứng độ chính chiều dày còn lại hay tỉ lệ ăn mòn của từng 
xá c bằng đường cong ROC và tiêu chuẩn đoạn ống theo độ tuổi vì giá trị này không có 
AUC, mô hình logistic cho kết quả nằm trong số liệu khảo sát thực tế. 
gi ới hạn tốt 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] A. Wood and B. J. Lence, “Using Water Main Break Data to Improve Asset Management 
 for Small and M edium Utilities: District of M aple Ridge, B.C.,” J. Infrastruct. Syst., vol. 
 15, no. 2, pp. 111–119, 2009. 
[2] T. M. W. A. Pelliccia, “Water main repair/replacement for Binghamton,N. Y.,” 
 Vicksburg,Miss.39180, 1981. 
[3] N. S. Bubbis, “Maintenance and Operating Problems of Winnipeg,” J. Am. Water Work. 
 Assoc., vol. 41, no. 5, pp. 429–436, 1948. 
[4] H. O. and K. Bainbridge, “Comparison of Statistical Deterioration Models for Water 
 Distribution Networks,” J. Perform. Constr. Facil., vol. 25, no. May, pp. 259–266, 2011. 
[5] H. Al-barqawi and T. Zayed, “Infrastructure Management : Integrated AHP / ANN Model 
 to Evaluate Municipal Water Mains ’ Performance,” no. December, pp. 305–318, 2008. 
[6] D.Achim;F. Ghotb; and K. J. McManus, “Prediction of water pipe asset life using neural 
 networks,” J. Infrastruct. Syst., vol. 13, no. 1, pp. 26–30, 2007. 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017 13 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
[7] T. Wengström, “Comparative analysis of Pipe Break Rates A Literature review,” Chalmers 
 Univ. Technol., 1993. 
[8] B. I. C. Goulter, “Analysis of water distribution pipe failure type in Winnipeg, Cananda,” 
 J. Transp. Eng., vol. 115, no. 2, pp. 95–111, 1989. 
[9] S. Yamijala, “Statisticcal estimation of water distribution system pipe break risk,” Texas 
 A&M University, 2007. 
[10] G. Kabir, S. Tesfamariam, and R. Sadiq, “Bayesian Model Averaging for the Prediction of 
 Water M ain Failure for Small to Large Candian M unicialities,” Can. J. Civ. Eng., vol. 43, 
 no. 3, pp. 233–240, 2016. 
[11] R. I. Gentleman, “R-paper.pdf,” J. Comput. Graph. Statastics, vol. 5, no. 3, pp. 299–
 314, 1996. 
[12] G. Kabir, S. Tesfamariam, J. Loeppky, and R. Sadiq, “Integrating Bayesian Linear 
 Regression with Ordered Weighted Averaging: Uncertainty Analysis for Predicting Water 
 M ain Failures,” ASCE-ASME J. Risk Uncertain. Eng. Syst. Part A Civ. Eng., vol. 1, no. 3, 
 p. 4015007, 2015. 
14 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017